◼ Data Preprocessing: An Overview ◼ Data Quality ◼ Major Tasks in Data Preprocessing ◼ Data Cleaning ◼ Data Integration ◼ Data Reduction ◼ Data Transformation and Data Discretization ◼ Summary

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《装饰艺术表现》PPT精简讲义：第一章（一）创造性思想方向的挖掘

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复旦大学：《应用伦理学》学生调查报告（课题PPT）关于“挖掘技术哪家强现象”背后的思考

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• 高危人员分析需求 • 高危人群的相关数据收集与预处理 • 建立模型

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证